多模型策略：靈活運用GPT-4o、Claude、GLM-4的技術

多模型 策略

「只有中文顧客投訴特別多」

導入3個月後，一家店鋪這樣反饋給我們。我們用的是口碑最好的Claude Sonnet，說實話很意外。

調查後，原因很明顯。Claude Sonnet的日語敬語堪稱完美，但中文卻給人一種「有點生疏」的感覺。

「最強AI」的幻覺

我們最初認為，「選最好的AI，一切都會順利」。

但AI模型各有個性。有的模型擅長日語的微妙語感。有的模型擅長自然的中文表達。有成本低的，也有推理能力特別強的。

「最強」是因情況而異的。

按語言切換

我們改變了策略。不是把一切交給一個AI，而是根據情況選擇最合適的AI。

日語諮詢用擅長敬語的Claude。中文諮詢用中文母語的GLM-4。需要複雜推理的場景用GPT-4o。

顧客不知道後台有3個AI在運轉。他們只是感覺「這個AI真懂我的話」。

一個倒下，服務不停

某天早上，OpenAI的API宕機30分鐘。以前的話，所有AI功能都會停止。

但現在，當檢測到GPT-4o不可用時，自動切換到Claude。Claude也不行就切到GLM-4。對顧客來說，服務彷彿什麼都沒發生過。

成本降低40%

還有意外的收穫。像「今天營業到幾點？」這樣簡單的問題，沒必要用昂貴的高性能模型。

判斷問題的複雜度，簡單問題用輕量模型，複雜預約處理用高性能模型。這套機制讓我們在降低40%API成本的同時，保持了響應品質。

與其追求一個「最強」，不如因地制宜地搭配使用。這就是我們學到的多模型策略。